วิศวกรรมข้อมูลแบบเรียลไทม์: การลดความเสี่ยง
การรวมระบบหลายระบบ เช่น ข้อมูลเครดิตจากเครดิตบูโร แหล่งข้อมูลทางเลือก และการคำนวณตัวชี้วัดทางการเงินแบบเรียลไทม์ ถือเป็นเรื่องซับซ้อน ทีมงานของเราทำงานร่วมกับลูกค้าและพันธมิตรเพื่อใช้ข้อมูลทางเลือกในการตัดสินใจให้สินเชื่อดิจิทัล
การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์: การให้คะแนนเครดิต ข้อมูลทางเลือก และระบบบริหารความเสี่ยง
เราไม่ได้เพียงแค่สร้างระบบการรวมข้อมูลและวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ แต่ยังอธิบายเหตุผลเบื้องหลังการตัดสินใจในการให้สินเชื่อดิจิทัล ช่วยให้ลูกค้าของเราพัฒนาระบบตัดสินใจสินเชื่อที่ครอบคลุมและสอดคล้องกับความเสี่ยงที่รับได้ ผลลัพธ์คือการคำนวณตัวชี้วัดที่ซับซ้อนและทันสมัยแบบเรียลไทม์
การรวมโมเดล Machine Learning: การพยากรณ์ความสามารถในการชำระคืน
ทีมงานของเรายังช่วยรวมโมเดล ML ของลูกค้าเข้ากับกระบวนการตัดสินใจให้สินเชื่อ เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโมเดลและทำให้การตัดสินใจสินเชื่อดิจิทัลแบบเรียลไทม์เป็นไปได้
ผลลัพธ์: การตัดสินใจให้สินเชื่อที่ซับซ้อนและทันสมัย
ผู้สมัครสินเชื่อสามารถได้รับผลอนุมัติภายในไม่กี่วินาที ลูกค้าของเราสามารถทำการพิจารณาสินเชื่อจำนวนล้านรายการโดยอัตโนมัติ ปัจจุบันเรายังคงทำงานร่วมกับลูกค้าเพื่อเพิ่มความซับซ้อนของ Machine Learning และเพิ่มประสิทธิภาพ Portfolio สินเชื่อโดยรวม การนำ Data Pipeline แบบเรียลไทม์ร่วมกับการรวมโมเดล Machine Learning ทำให้ลูกค้าของเรากลายเป็นผู้นำในตลาดสินเชื่อดิจิทัล กำหนดมาตรฐานใหม่ด้านความเร็ว การบริหารความเสี่ยง และความพึงพอใจของลูกค้า
ด้วยความต้องการการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ที่เพิ่มขึ้นในหลายอุตสาหกรรม บทเรียนจากสินเชื่อดิจิทัลสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับภาคส่วนอื่น เช่น Ridesharing โดยการใช้ Data Pipeline ขั้นสูงและ Machine Learning ธุรกิจสามารถปรับปรุงการดำเนินงานและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า
